📌 Боли, деньги и незапущенные продукты уже есть в ваших Telegram-чатах, или в чатах ваших конкурентов🤫. Вы просто пока смотрите на него как на переписку, а не как на исследование. Из обычных сообщений можно вытащить реальное ДНК клиента и собрать идеи high-ticket офферов. Без опросников и фантазий ИИ. Только живая лексика людей. 🎥 В видео Влад Ясько пошагово показывает, как это сделать. Что делаем: 1️⃣ Экспортируем чат из Telegram Desktop в JSON (включая голосовые) 2️⃣ Конвертим JSON в Markdown и делим на части 3️⃣ Загружаем всё в NotebookLM Он транскрибирует голосовые и показывает реальные темы, боли и паттерны решений 4️⃣ Подключаем ClaudeCode Он анализирует данные и собирает: • ДНК клиента • идеи офферов • VSL • структуру лендинга Все формулировки берутся прямо из сообщений людей. 🛠 Инструменты из видео: Telegram Desktop https://desktop.telegram.org/ NotebookLM https://notebooklm.google.com/ Claude https://claude.ai/ Конвертер JSON → MD https://tg-history-convert.vercel.app/ 📌 Скоро старт следующего потока AI-Ковчег ✉️ Если хотите попасть на обучение, напишите менеджеру: 👉 @kovcheg_support1